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Spark与Hadoop的相同:大数据框架Spark与Hadoop的对比

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-13 11:48
谈到大数据,绕不开的两个技术名词就是Spark与Hadoop,在企业大数据平台的开发上,这两者似乎都在使用,也都有着不错的表现。因此,很多人在Spark与Hadoop的相同和不同之处上,常常产生很多的疑问,下面我们就来详细的了解一下。

对于Spark与Hadoop,刚开始接触大数据技术,很多人对这两者的理解都很表面化,觉得这就是两个大数据处理框架,但没有进行更深层次的思考。其实,从更深层次来说,Spark与Hadoop的相同和不同都是有着很明显的表现的。

Spark与Hadoop的相同

首先,Spark与Hadoop在解决大数据处理当中的问题时,各自的思路是不一样的。Hadoop实质上是一个分布式数据基础设施,能够解决大数据从存储和计算处理上的所有问题,而Spark,只是专门对已经进行分布式存储的数据进行下一步的计算处理,并不能实现大数据存储。

这就导致了Spark不能独立进行完整的大数据处理,必须和其他的分布式文件系统结合起来才能工作。这一点和Hadoop相比,Hadoop基于自身的分布式文件系统HDFS和分布式计算框架,就能完成整个的大数据处理任务。而Spark,可以选择基于Hadoop的HDFS来实现数据处理,也可以选择与其他的分布式文件系统结合使用。

但是目前来说,Spark主要还是基于Hadoop来运行的,因为这两者的结合,还是非常合适的。Hadoop自身的MapReduce计算框架,在解决离线大数据处理上更有优势,而Spark的出现,弥补了Hadoop自身对于实时数据处理的弱项。

在大数据处理任务的完成上,Spark数据处理速度可以说是秒杀MapReduce的。

MapReduce将数据计算分为两个阶段,且基于磁盘去读取和存储数据,在数据处理上耗费的系统资源更多,需要的时间也更长。而Spark,主要在内存当中进行计算,从集群中读取数据,完成所有必须的分析处理,将结果写回集群,因此大大提升了数据处理速度。

关于Spark与Hadoop的相同和不同,在大数据技术理论知识学习阶段,我们需要有足够清晰的认知和了解,这样才能更好地完成数据处理任务,基于企业大数据平台的实际需求,来进行平台设计和研发。成都加米谷大数据,大数据技术知识分享,大数据课程培训,更多详情可联系客服了解!
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